【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于灾害遥感智能分析，具体涉及一种基于夜间灯光遥感的照明设施灾害韧性评估方法的设计。
技术介绍
1、基础照明是保障城市安全运行和居民健康生活的关键生命线设施。近年来，台风、洪水和地震等自然灾害事件，往往会对基础电力设施造成严重破坏，导致照明设施等城市生命线损毁，难以保障交通、居民以及工业可持续生产生活。自然灾害发生后，最迫切的是恢复照明设施，其恢复的光照强度被称之为照明设施韧性，韧性定量评估对于灾害救援和恢复具有重要意义。因此，如何量化照明设施灾害韧性是当前灾害应急和灾后重建迫切关注的问题。
2、当前，城市照明设施灾害损毁调查主要以实地调查为主，缺乏大范围监测数据，难以满足灾后照明设施灾害韧性快速评估。随着高分辨率夜间灯光遥感快速发展，卫星观测分辨率的提升，能够准确识别城市照明设施类型，如公共照明的路灯、景观灯、居民住宅灯光以及其他夜间发光设施；另外，卫星遥感具有快速重返的能力，能够实现对同一区域重复观测，可动态发现照明设施从损坏到恢复的全过程，并可识别照明设施受损后照明强度变化等信息，为灾后照明设施韧性评估提供了一种途径。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决目前针对大范围照明设施灾害韧性评估缺乏量化方法的问题，提出了一种基于夜间灯光遥感的照明设施灾害韧性评估方法。
2、本专利技术的技术方案为：一种基于夜间灯光遥感的照明设施灾害韧性评估方法，包括以下步骤：
3、s1、采集研究区灾前和灾后的夜间灯光遥感数据、土地利用数据和实地照
4、s2、根据预处理后的夜间灯光遥感数据构建时序夜间灯光影像数据集。
5、s3、根据时序夜间灯光影像数据集中的灾前夜间灯光影像数据，结合预处理后的土地利用数据和实地照明设施空间数据，自动提取夜间照明设施的二值图像。
6、s4、根据夜间照明设施的二值图像，基于韧性空间评估模型实现对照明设施灾害韧性的量化评估。
7、进一步地，步骤s1中采集研究区灾前和灾后的夜间灯光遥感数据并进行预处理的具体方法为：
8、a1、采集研究区灾前和灾后的时序多源中高分辨率夜间灯光遥感数据。
9、a2、对时序多源中高分辨率夜间灯光遥感数据进行滤波消除背景噪声、几何校正、异常值剔除和影像裁剪，并采用最近邻插值法重采样至预设分辨率，得到预处理后的夜间灯光遥感数据。
10、进一步地，步骤s1中采集土地利用数据并进行预处理的具体方法为：
11、b1、采集与灾前夜间灯光遥感数据同时期的研究区的土地利用数据。
12、b2、对土地利用数据进行几何校正和重采样，并与灾前夜间灯光遥感数据统一地理坐标系，得到预处理后的土地利用数据。
13、进一步地，步骤s1中采集实地照明设施空间数据并进行预处理的具体方法为：
14、c1、采集与灾前夜间灯光遥感数据同时期的研究区的实地照明设施空间数据。
15、c2、对实地照明设施空间数据进行几何纠正和图像配准，并与灾前夜间灯光遥感数据统一地理坐标系，得到预处理后的实地照明设施空间数据。
16、进一步地，步骤s2包括以下分步骤：
17、s21、将预处理后的夜间灯光遥感数据中灾前的一幅影像作为参考影像r，其他影像作为待辐射归一化影像n。
18、s22、采用统计量法辐射归一化模型对待辐射归一化影像n进行处理：
19、
20、其中dnn′表示待辐射归一化影像n归一化后的像素值，dnn表示待辐射归一化影像n的原始像素值，μn表示待辐射归一化影像n的均值，σn表示待辐射归一化影像n的方差，μr表示参考影像r的均值，σr表示参考影像r的方差。
21、s23、根据归一化处理后的影像构建时序夜间灯光影像数据集i＝{i1,i2,…,in}，n表示夜间灯光影像数据个数。
22、进一步地，步骤s3包括以下分步骤：
23、s31、根据预处理后的土地利用数据l和实地照明设施空间数据s对照明设施区域范围进行区分，得到二值图像a：
24、
25、其中a(i,j)表示像素点(i,j)处的二值图像，l(i,j)表示像素点(i,j)处的土地利用数据。
26、s32、根据二值图像a和时序夜间灯光影像数据集中的灾前夜间灯光影像数据i1得到夜间照明区域遥感影像k：
27、k＝a·i1
28、s33、根据夜间照明区域遥感影像k，通过大津法确定最佳阈值t，提取夜间照明设施的二值图像m：
29、
30、其中m(i,j)表示像素点(i,j)处的夜间照明设施的二值图像，k(i,j)表示像素点(i,j)处的夜间照明区域遥感影像。
31、进一步地，步骤s4包括以下分步骤：
32、s41、将夜间照明设施的二值图像m作为时序夜光数据的掩膜图像，计算照明设施灾前和灾后的夜光强度变化值：
33、
34、其中f(t)表示夜光强度变化函数，it(x,y)表示t时刻在(x,y)位置上照明设施的夜光强度，表示初始时刻在(x,t)位置上照明设施的夜光强度，m(x,y)表示在(x,y)位置上的夜间照明设施的二值图像。
35、s42、对研究区进行行政区域划分，确定各行政区域内照明设施像素集：
36、ra＝{(x,y)|m(x,y)＝1},a＝1,2,…,m
37、其中ra表示第a个行政区域内的照明设施像素集，m表示研究区的行政区域数量。
38、s43、根据各行政区域内照明设施像素集得到区域强度变化函数f′(t)：
39、
40、其中na表示ra的像素数，即第a个行政区域的照明设施总数。
41、s44、根据夜光强度变化函数f(t)和区域强度变化函数f′(t)构建韧性空间评估模型：
42、
43、其中r1(t)表示基于像素的照明设施韧性函数，r2(t)表示基于区域的照明设施韧性函数，t0表示初始时刻。
44、s45、根据韧性空间评估模型计算灾后te时刻研究区照明设施的韧性水平，得到研究区基于像素的照明设施韧性水平量化图和基于区域的照明设施韧性水平量化图，实现对照明设施灾害韧性的量化评估。
45、本专利技术的有益效果是：
46、(1)本专利技术提出了基于夜间灯光遥感的照明设施灾害韧性评估方法，突破了原有大范围照明设施灾害韧性评估难以量化的技术瓶颈。
47、(2)本专利技术采用多源中高分辨率夜间灯光遥感数据，提出了基于统计量法的辐射归一化方法，构建时空序列一致的夜间灯光影像数据集。
48、(3)本专利技术定义了基于夜间灯光的照明设施功能函数和韧性评估模型，实现了像素尺度的照明设施灾害韧性量化制图。
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1.一种基于夜间灯光遥感的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，所述步骤S1中采集研究区灾前和灾后的夜间灯光遥感数据并进行预处理的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，所述步骤S1中采集土地利用数据并进行预处理的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，所述步骤S1中采集实地照明设施空间数据并进行预处理的具体方法为：
5.根据权利要求1所述的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：
6.根据权利要求5所述的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：
7.根据权利要求6所述的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下分步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于夜间灯光遥感的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，所述步骤s1中采集研究区灾前和灾后的夜间灯光遥感数据并进行预处理的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的照明设施灾害韧性评估方法，其特征在于，所述步骤s1中采集土地利用数据并进行预处理的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的照明设...
【专利技术属性】
技术研发人员：江威，崔师爱，吕娟，王燕云，郭红翔，宋文龙，张洪斌，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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